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公开(公告)号：CN117634582A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311320472.0
申请日：2023-10-12
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N5/01 , G06F18/243 , G06N3/0464
Abstract: 本申请属于深度学习技术领域，特别涉及一种可解释类深度模型策略逼近算法。包括：步骤一、构建基于卷积神经网络的语义空间策略；步骤二、构建所述语义空间策略的决策树分类模型；步骤三、通过所述语义空间策略生成目标输出，训练所述决策树分类模型。本申请的可解释类深度模型策略逼近算法，建立了卷积神经网络中的可解释模型，在一定程度上，透明化了深度学习中端对端黑箱，并且将卷积神经网络内部过滤器的混沌特征转化为语义上有意义的概念。
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公开(公告)号：CN116245388A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211532158.4
申请日：2022-12-01
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06N5/04 , G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本申请属于航空信息处理技术领域，特别涉及一种面向对抗博弈的智能策略评价方法。该方法包括步骤S1、基于采集的各个智能策略之间的对抗结果，计算各个智能策略之间的相互胜率；步骤S2、在各个智能策略之间的每一次对抗结束后，基于Elo算法计算各个智能策略的博弈积分；步骤S3、基于移动平均方法计算各个智能策略的随时间变化的多个平均博弈积分；步骤S4、基于各个智能策略之间的对抗过程的态势数据，采用多个综合评价指标进行数据统计；步骤S5、采用可视化方式对胜率、博弈积分、平均博弈积分及数据统计结果进行展示。本申请能够对对抗智能策略的优劣势进行科学定量的分析，为智能策略的改进提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN111125448B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911337772.3
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本申请提供了一种大规模空中任务决策方法，所述方法包括：获取已知的空中任务决策知识体系；根据已知的空中任务决策知识体系构建空中任务决策的非全区域决策规则；根据所述非全区域决策规则生成全区域决策规则并填入哈希空间中；根据所述哈希空间中的全区域决策规则执行空中任务的决策。与现有技术相比，本申请以现有技术的人类知识为基础，将其解析成若干条不完全划分的决策规则，之后自动生成完全划分的排列组合决策规则并自动映射到哈希解空间，解决了决策系统的规则填写问题，为高维大规模的飞机空中任务决策提供了高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN109146052B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810798681.9
申请日：2018-07-19
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本发明涉及模糊推理的应用领域，特别涉及一种GFT算法的自搏弈策略提升方法。包括步骤1：设定n*m个基因的初始种群；步骤2：对n*m个基因随机组合，组成n场博弈场景，进行训练，每场产生m个基因对应的适应度值；步骤3：每场博弈按照适应度值排序选取最大适应度值对应的n个基因，并把这n个基因进行预定的选择算法产生n*m个基因；步骤4：进行复制、交叉和变异得到新的n*m个基因；步骤5：判定新的n*m个基因的平均适应度值是否收敛，若否，返回步骤2，若是，进行步骤6；步骤6：对步骤5中新的n*m个基因进行筛选，与部分原始基因组成新的基因种群。本发明的GFT算法在迭代过程中的自我策略吸收能力好，能够实现算法模型的决策能力的螺旋式上升。
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公开(公告)号：CN109214516B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810806436.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明涉及自主决策领域，特别涉及一种模糊推理系统的完备决策生成方法。包括步骤1：步骤1：将矩阵[Aij]n×m表示为二维度列表var_pool；步骤2：初始化一个可扩展的列表array：array＝[[]]；步骤3：生成模糊推理系统的完备决策矩阵，包括：步骤31：以动态扩展树的形式生成完备决策矩阵的规则前件；步骤32：填写完备决策矩阵的规则后件，将填好的完备决策矩阵的规则后件，生成为列向量与array合成模糊推理系统的完备决策矩阵。本发明的模糊推理系统的完备决策生成方法，能够快速生成包含所有推理结果的不相悖的完备规则集，并将规则库中所有规则进行有序的存储和排列，方便查验，能够极大程度的保证模糊推理系统规则的完备性，信息的全面性和推理的正确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109190764A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810800866.9
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06N5/04
CPC classification number: G06N5/048
Abstract: 本发明涉及一种模糊推理树的节点解析方法，其包括：步骤一：构建第一队列和第二队列；步骤二：获取模糊推理树的节点并存入第一队列；步骤三：自所述第一队列的队头依次取出所述节点，若所述节点无父节点，或所述节点有父节点且所述父节点位于第二队列中，则所述节点存入第二队列的队尾，反之，所述节点存入第一队列的队尾；步骤四：循环步骤三，直至所述第一队列中的节点为空。本发明的节点解析方法可以最终得到一个任意节点的父节点都在其前面的队列，因此在计算时，只要此队列中的节点依次弹出进行计算，就完成了对模糊推理树的有效完整解析，且具有很高的准确率，可大幅度提高后续的训练系统的训练速度，减少整个训练系统的时间成本。
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公开(公告)号：CN109146052A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810798681.9
申请日：2018-07-19
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本发明涉及模糊推理的应用领域，特别涉及一种GFT算法的自搏弈策略提升方法。包括步骤1：设定n*m个基因的初始种群；步骤2：对n*m个基因随机组合，组成n场博弈场景，进行训练，每场产生m个基因对应的适应度值；步骤3：每场博弈按照适应度值排序选取最大适应度值对应的n个基因，并把这n个基因进行预定的选择算法产生n*m个基因；步骤4：进行复制、交叉和变异得到新的n*m个基因；步骤5：判定新的n*m个基因的平均适应度值是否收敛，若否，返回步骤2，若是，进行步骤6；步骤6：对步骤5中新的n*m个基因进行筛选，与部分原始基因组成新的基因种群。本发明的GFT算法在迭代过程中的自我策略吸收能力好，能够实现算法模型的决策能力的螺旋式上升。
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公开(公告)号：CN109144746A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810797695.9
申请日：2018-07-19
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本发明公开了一种GFT训练系统的消息异步分发系统及方法，属于航空信息技术处理领域。所述GFT训练系统包括：遗传服务模块，计算得到多个基因序列；模糊推理服务模块，计算得到相应的空战适应度值；以及包括RabbitMQ服务器来对遗传服务模块与模糊推理服务模块通过TCP连接，并通过置于所述TCP连接内的虚拟通道进行数据交互，所述RabbitMQ服务器通过第一队列传输多个基因序列，通过第二队列传输多个空战适应度值。本发明解决了频繁建立关闭TCP连接对于系统性能的影响，提高了通讯的时间效率。
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公开(公告)号：CN119396188A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411532163.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请属于编队协同控制领域，特别涉及一种基于有人机指控光电无人机的编队协同方法。方法包括：有人机挂载多架光电无人机起飞，到达指定空域后依次投放发射各个光电无人机，通过有人机以及光电无人机构建有人/无人协同编队；通过所述有人/无人协同编队内的光电无人机进行广域搜索；通过所述有人/无人协同编队内的电磁无人机进行协同定位；所述有人/无人协同编队内的有人机根据定位信息执行任务。本申请的基于有人机指控光电无人机的编队协同方法，通过实现任务执行力量与光电探测力量分散部署，构建形成强韧、分布式任务系统，实现对目标协同隐蔽探测和协同静默对抗。
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公开(公告)号：CN119396187A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411532162.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请属于编队协同控制领域，特别涉及一种基于有人机指控电磁无人机的编队协同方法。方法包括：有人机挂载多架电磁无人机起飞，到达指定空域后依次投放发射各个电磁无人机，通过有人机以及电磁无人机构建有人/无人协同编队；通过所述有人/无人协同编队内的电磁无人机进行主动电磁诱导以及协同无源定位；通过所述有人/无人协同编队内的电磁无人机消耗目标的装备；通过所述有人/无人协同编队内的电磁无人机掩护有人机执行任务。本申请的基于有人机指控电磁无人机的编队协同方法，通过编队内的电磁无人机能够对目标飞行器实施灵巧诱导、主动干扰和被动探测，夺取电磁频谱空间优势，支撑有人机完成多种飞行任务。
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